{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "对应 `tf.keras` 的01~02章节"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:19.761600Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:03.074759Z"
    }
   },
   "source": [
    "import matplotlib as mpl\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "%matplotlib inline\n",
    "import numpy as np\n",
    "import sklearn\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import os\n",
    "import sys\n",
    "import time\n",
    "from tqdm.auto import tqdm\n",
    "import torch\n",
    "import torch.nn as nn\n",
    "import torch.nn.functional as F\n",
    "\n",
    "print(sys.version_info)\n",
    "for module in mpl, np, pd, sklearn, torch:\n",
    "    print(module.__name__, module.__version__)\n",
    "    \n",
    "device = torch.device(\"cuda:0\") if torch.cuda.is_available() else torch.device(\"cpu\")\n",
    "print(device)\n"
   ],
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "sys.version_info(major=3, minor=12, micro=9, releaselevel='final', serial=0)\n",
      "matplotlib 3.10.1\n",
      "numpy 2.0.1\n",
      "pandas 2.2.3\n",
      "sklearn 1.6.1\n",
      "torch 2.6.0+cu126\n",
      "cuda:0\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 1
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "28*28"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:24.147831Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:24.141570Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "784"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 2
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": "## 数据准备1，为了看灰度图片"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:28.445486Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:25.134608Z"
    }
   },
   "source": [
    "from torchvision import datasets\n",
    "from torchvision.transforms import ToTensor\n",
    "from torchvision import transforms\n",
    "\n",
    "\n",
    "# 定义数据集的变换\n",
    "transform = transforms.Compose([\n",
    "])\n",
    "# fashion_mnist图像分类数据集，衣服分类，60000张训练图片，10000张测试图片\n",
    "train_ds = datasets.FashionMNIST(\n",
    "    root=\"data\",\n",
    "    train=True,\n",
    "    download=True,\n",
    "    transform=transform\n",
    ")\n",
    "\n",
    "test_ds = datasets.FashionMNIST(\n",
    "    root=\"data\",\n",
    "    train=False,\n",
    "    download=True,\n",
    "    transform=transform\n",
    ")\n",
    "\n",
    "# torchvision 数据集里没有提供训练集和验证集的划分\n",
    "# 当然也可以用 torch.utils.data.Dataset 实现人为划分"
   ],
   "outputs": [],
   "execution_count": 3
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "type(train_ds)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:28.452463Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:28.446479Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "torchvision.datasets.mnist.FashionMNIST"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 4
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "len(train_ds)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:28.458635Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:28.453460Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "60000"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 5
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": "type(train_ds[0]) # 元组，第一个元素是图片，第二个元素是标签",
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:28.473592Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:28.460627Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tuple"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 6
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:28.479046Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:28.474590Z"
    }
   },
   "source": [
    "# 通过id取数据，取到的是一个元祖,是第一个样本,在训练时，把特征和标签分开\n",
    "img, label = train_ds[0]"
   ],
   "outputs": [],
   "execution_count": 7
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:29.413468Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:29.409624Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": "type(img) #tensor中文是 张量,和numpy的ndarray类似",
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "PIL.Image.Image"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 8
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:30.360504Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:30.308504Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": "img",
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<PIL.Image.Image image mode=L size=28x28>"
      ],
      "image/png": "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",
      "image/jpeg": "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"
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 9
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "type(img)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:31.163249Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:31.158262Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "PIL.Image.Image"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 10
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "label"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:31.666457Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:31.661872Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "9"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 11
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "# 显示图片，这里需要把transforms.ToTensor(),进行归一化注释掉，否则是不行的\n",
    "def show_img_content(img):\n",
    "    from PIL import Image\n",
    "\n",
    "    # 打开一个图像文件\n",
    "    # img = Image.open(img)\n",
    "\n",
    "\n",
    "    print(\"图像大小:\", img.size)\n",
    "    print(\"图像模式:\", img.mode)\n",
    "\n",
    "\n",
    "    # 如果图像是单通道的，比如灰度图，你可以这样获取像素值列表：\n",
    "    if img.mode == 'L': # 灰度图\n",
    "        pixel_values = list(img.getdata())\n",
    "        print(pixel_values)\n",
    "show_img_content(img) #这里必须把上面的 transforms.ToTensor(), # 转换为tensor，进行归一化注释掉，否则是不行的\n",
    "# 像素值列表，是0-255的灰度值"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:32.863024Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:32.857219Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "图像大小: (28, 28)\n",
      "图像模式: L\n",
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   "source": [
    "#这个代码必须是注释了上面的 transforms.ToTensor()才能够运行的\n",
    "def show_single_image(img_arr):\n",
    "    plt.imshow(img_arr, cmap=\"binary\") # 显示图片\n",
    "    plt.colorbar() # 显示颜色条色阶\n",
    "    plt.show()\n",
    "\n",
    "\n",
    "show_single_image(img)"
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       "<Figure size 640x480 with 2 Axes>"
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     "start_time": "2025-03-05T01:46:35.954934Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "from torchvision import datasets\n",
    "from torchvision.transforms import ToTensor\n",
    "from torchvision import transforms\n",
    "\n",
    "mean=0.2860\n",
    "std=0.3205\n",
    "\n",
    "# 定义数据集的变换\n",
    "transform = transforms.Compose([\n",
    "    transforms.ToTensor(), # 转换为tensor，进行归一化\n",
    "   # transforms.Normalize(mean, std) # 标准化，mean和std是数据集的均值和方差\n",
    "])\n",
    "# fashion_mnist图像分类数据集，衣服分类，60000张训练图片，10000张测试图片\n",
    "train_ds = datasets.FashionMNIST( # 这里用训练集\n",
    "    root=\"data\",\n",
    "    train=True,\n",
    "    download=True,\n",
    "    transform=transform\n",
    ")\n",
    "\n",
    "test_ds = datasets.FashionMNIST( # 这里用测试集，因为验证集没有用到\n",
    "    root=\"data\",\n",
    "    train=False,\n",
    "    download=True,\n",
    "    transform=transform\n",
    ")\n",
    "\n",
    "# torchvision 数据集里没有提供训练集和验证集的划分\n",
    "# 当然也可以用 torch.utils.data.Dataset 实现人为划分"
   ],
   "outputs": [],
   "execution_count": 14
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:36.208755Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:36.198673Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "img_tensor, label = train_ds[0]\n",
    "img_tensor.shape  #img这时是一个tensor，shape=(1, 28, 28)"
   ],
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "torch.Size([1, 28, 28])"
      ]
     },
     "execution_count": 15,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 15
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:47.489190Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:36.449114Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "#计算均值和方差\n",
    "def cal_mean_std(ds):\n",
    "    mean = 0.\n",
    "    std = 0.\n",
    "    for img, _ in ds:  # 遍历每张图片,img.shape=[1,28,28]\n",
    "        mean += img.mean(dim=(1, 2))  # 计算每张图片的均值，dim=(1, 2)表示计算每张图片的每一个像素的均值,行列共同求均值\n",
    "        std += img.std(dim=(1, 2))\n",
    "    mean /= len(ds)\n",
    "    std /= len(ds)\n",
    "    return mean, std\n",
    "\n",
    "\n",
    "print(cal_mean_std(train_ds))\n"
   ],
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(tensor([0.2860]), tensor([0.3205]))\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 16
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:47.907301Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:47.490185Z"
    }
   },
   "source": [
    "def show_imgs(n_rows, n_cols, train_ds, class_names):\n",
    "    assert n_rows * n_cols < len(train_ds)  #确保打印的图片小于总样本数\n",
    "    plt.figure(figsize = (n_cols * 1.4, n_rows * 1.6))  # 画布宽1.4高1.6，宽，高\n",
    "    for row in range(n_rows):\n",
    "        for col in range(n_cols):\n",
    "            index = n_cols * row + col  # 计算索引，从0开始\n",
    "            plt.subplot(n_rows, n_cols, index+1)#因为从1开始\n",
    "            img_arr, label = train_ds[index]\n",
    "            img_arr = np.transpose(img_arr, (1, 2, 0))  # 通道换到最后一维，在画图的时候才不会出问题\n",
    "            plt.imshow(img_arr, cmap=\"binary\",\n",
    "                       interpolation = 'nearest')#interpolation='nearest'是临近插值\n",
    "            plt.axis('off')#去除坐标系\n",
    "            plt.title(class_names[label]) # 显示类别名称\n",
    "    plt.show()\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "\n",
    "#已知的图片类别\n",
    "# lables在这个路径https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist\n",
    "class_names = ['T-shirt', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress',\n",
    "               'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker',\n",
    "               'Bag', 'Ankle boot'] #0-9分别代表的类别\n",
    "#只是打印了前15个样本\n",
    "show_imgs(3, 5, train_ds, class_names)\n"
   ],
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<Figure size 700x480 with 15 Axes>"
      ],
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     },
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    }
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  },
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    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:47.912287Z",
     "start_time": "2025-03-05T01:46:47.908296Z"
    }
   },
   "source": [
    "# 从数据集到dataloader，batch_size分批，shuffle洗牌\n",
    "train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=32, shuffle=True) #batch_size分批，shuffle洗牌\n",
    "val_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, batch_size=32, shuffle=False) \n"
   ],
   "outputs": [],
   "execution_count": 18
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "在PyTorch中，`DataLoader`是一个迭代器，它封装了数据的加载和预处理过程，使得在训练机器学习模型时可以方便地批量加载数据。`DataLoader`主要负责以下几个方面：\n",
    "\n",
    "1. **批量加载数据**：`DataLoader`可以将数据集（Dataset）切分为更小的批次（batch），每次迭代提供一小批量数据，而不是单个数据点。这有助于模型学习数据中的统计依赖性，并且可以更高效地利用GPU等硬件的并行计算能力。\n",
    "\n",
    "2. **数据打乱**：默认情况下，`DataLoader`会在每个epoch（训练周期）开始时打乱数据的顺序。这有助于模型训练时避免陷入局部最优解，并且可以提高模型的泛化能力。\n",
    "\n",
    "3. **多线程数据加载**：`DataLoader`支持多线程（通过参数`num_workers`）来并行地加载数据，这可以显著减少训练过程中的等待时间，尤其是在处理大规模数据集时。\n",
    "\n",
    "4. **数据预处理**：`DataLoader`可以与`transforms`结合使用，对加载的数据进行预处理，如归一化、标准化、数据增强等操作。\n",
    "\n",
    "5. **内存管理**：`DataLoader`负责管理数据的内存使用，确保在训练过程中不会耗尽内存资源。\n",
    "\n",
    "6. **易用性**：`DataLoader`提供了一个简单的接口，可以很容易地集成到训练循环中。\n",
    "\n"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false
   }
  },
  {
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    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T01:46:47.944216Z",
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    }
   },
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   "source": [
    "for datas, labels in train_loader:\n",
    "    print(datas.shape) \n",
    "    print(labels.shape)\n",
    "    break\n",
    "#查看val_loader\n",
    "for datas, labels in val_loader:\n",
    "    print(datas.shape)\n",
    "    print(labels.shape)\n",
    "    break"
   ],
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "torch.Size([32, 1, 28, 28])\n",
      "torch.Size([32])\n",
      "torch.Size([32, 1, 28, 28])\n",
      "torch.Size([32])\n"
     ]
    }
   ],
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  },
  {
   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "## 定义模型"
   ]
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  {
   "cell_type": "code",
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    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T04:54:42.453578Z",
     "start_time": "2025-03-05T04:54:42.445346Z"
    }
   },
   "source": [
    "class NeuralNetwork(nn.Module): # nn是神经网络的缩写，Module是nn的父类\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super().__init__() # 继承父类的初始化方法，子类有父类的属性\n",
    "        self.flatten = nn.Flatten()  # 展平层,没有参数\n",
    "        self.linear_relu_stack = nn.Sequential( #模型容器，在堆叠层的时候直接堆叠即可\n",
    "            nn.Linear(784, 300),  # 第一层，in_features=784, out_features=300, 784是输入特征数，300是输出特征数\n",
    "            nn.ReLU(), # 激活函数\n",
    "            nn.Linear(300, 100),#隐藏层神经元数100\n",
    "            nn.ReLU(), # 激活函数\n",
    "            nn.Linear(100, 10),#输出层神经元数10 \n",
    "        )\n",
    "\n",
    "    def forward(self, x): # 前向计算，前向传播\n",
    "        # x.shape [batch size, 1, 28, 28],1是通道数\n",
    "        x = self.flatten(x)  \n",
    "        # print(f'x.shape--{x.shape}')\n",
    "        # 展平后 x.shape [batch size, 784]\n",
    "        logits = self.linear_relu_stack(x) # 前向传播\n",
    "        # logits.shape [batch size, 10]\n",
    "        return logits #没有经过softmax,称为logits\n",
    "    \n",
    "model = NeuralNetwork()"
   ],
   "outputs": [],
   "execution_count": 32
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T04:54:43.176753Z",
     "start_time": "2025-03-05T04:54:43.172778Z"
    }
   },
   "source": [
    "# 看看网络结构\n",
    "model"
   ],
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "NeuralNetwork(\n",
       "  (flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)\n",
       "  (linear_relu_stack): Sequential(\n",
       "    (0): Linear(in_features=784, out_features=300, bias=True)\n",
       "    (1): ReLU()\n",
       "    (2): Linear(in_features=300, out_features=100, bias=True)\n",
       "    (3): ReLU()\n",
       "    (4): Linear(in_features=100, out_features=10, bias=True)\n",
       "  )\n",
       ")"
      ]
     },
     "execution_count": 33,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 33
  },
  {
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T04:54:43.919258Z",
     "start_time": "2025-03-05T04:54:43.912559Z"
    }
   },
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "#为了查看模型运算的tensor尺寸\n",
    "x = torch.randn(32, 1, 28, 28)\n",
    "print(x.shape)\n",
    "logits = model(x) # 把x输入到模型中，得到logits，x是一个对象，如果对对象加括号，则会调用对象的__call__方法，这里会调用forward方法\n",
    "print(logits.shape)"
   ],
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "torch.Size([32, 1, 28, 28])\n",
      "torch.Size([32, 10])\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 34
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "784*300+300+300*100+100+100*10+10"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T04:54:44.562563Z",
     "start_time": "2025-03-05T04:54:44.559058Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "266610"
      ]
     },
     "execution_count": 35,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 35
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T04:54:44.989440Z",
     "start_time": "2025-03-05T04:54:44.985092Z"
    }
   },
   "source": [
    "for name, param in model.named_parameters(): # 打印模型参数\n",
    "      print(name, param.shape)"
   ],
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "linear_relu_stack.0.weight torch.Size([300, 784])\n",
      "linear_relu_stack.0.bias torch.Size([300])\n",
      "linear_relu_stack.2.weight torch.Size([100, 300])\n",
      "linear_relu_stack.2.bias torch.Size([100])\n",
      "linear_relu_stack.4.weight torch.Size([10, 100])\n",
      "linear_relu_stack.4.bias torch.Size([10])\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 36
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T04:54:45.552464Z",
     "start_time": "2025-03-05T04:54:45.535049Z"
    }
   },
   "source": [
    "# 看看模型参数\n",
    "list(model.parameters())  # 这种方法拿到模型的所有可学习参数,requires_grad=True\n"
   ],
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Parameter containing:\n",
       " tensor([[-0.0351,  0.0261,  0.0319,  ..., -0.0307,  0.0088,  0.0232],\n",
       "         [ 0.0216,  0.0144, -0.0015,  ...,  0.0162, -0.0199, -0.0043],\n",
       "         [-0.0156, -0.0173,  0.0340,  ..., -0.0099,  0.0348,  0.0295],\n",
       "         ...,\n",
       "         [-0.0160,  0.0020,  0.0311,  ..., -0.0044, -0.0027,  0.0264],\n",
       "         [ 0.0185,  0.0064,  0.0085,  ...,  0.0272,  0.0348,  0.0106],\n",
       "         [ 0.0171,  0.0204,  0.0341,  ..., -0.0207,  0.0041,  0.0006]],\n",
       "        requires_grad=True),\n",
       " Parameter containing:\n",
       " tensor([ 2.4122e-02, -3.5096e-02, -1.8305e-02,  2.6082e-02, -1.6919e-02,\n",
       "          2.4597e-02, -7.5719e-03, -1.6689e-02,  2.2896e-02,  2.8062e-02,\n",
       "          2.7296e-02,  2.1121e-02,  1.7397e-03, -3.5205e-02,  1.8240e-02,\n",
       "         -2.2740e-02, -3.5541e-02, -1.7710e-02, -3.5450e-02, -1.3057e-02,\n",
       "          2.1426e-02,  5.5597e-03,  1.5837e-02,  1.1290e-02, -1.4292e-04,\n",
       "          2.2812e-02, -3.1042e-02, -3.0713e-02, -2.9703e-02, -1.9195e-02,\n",
       "         -2.7113e-02, -5.2591e-03, -2.9687e-02, -1.2206e-02, -1.9378e-02,\n",
       "          7.2638e-03, -1.8455e-02,  2.6155e-02, -3.2135e-02, -2.6459e-02,\n",
       "          6.9400e-03,  2.0905e-02, -1.8189e-02,  4.4391e-03,  2.7291e-02,\n",
       "         -2.5551e-02,  1.9560e-02, -2.4993e-02, -5.5541e-03, -3.4076e-03,\n",
       "          5.7379e-03, -2.7333e-02,  2.7560e-02,  3.5243e-02, -1.9968e-02,\n",
       "         -4.7568e-03,  3.5192e-02, -3.6867e-03,  2.2416e-02,  2.4842e-03,\n",
       "          9.0018e-03,  5.0239e-03, -4.8466e-06,  3.2252e-04,  2.5719e-02,\n",
       "          6.8931e-03, -7.9942e-03, -2.2471e-02, -7.9601e-03,  7.9248e-03,\n",
       "          7.1996e-03,  2.7412e-02,  1.6494e-02,  3.5381e-02,  2.5349e-02,\n",
       "          2.6257e-02, -2.3406e-02, -1.9793e-02, -1.8742e-02,  1.7528e-02,\n",
       "          3.0586e-02,  2.3711e-02, -1.0832e-02,  1.2965e-03,  1.7488e-02,\n",
       "         -1.4309e-02,  6.6162e-03,  2.5167e-02, -3.4169e-02,  1.2093e-02,\n",
       "          1.2666e-02, -1.6683e-02,  2.5193e-02,  1.1174e-02, -1.0610e-02,\n",
       "         -2.1773e-02,  3.3662e-02, -2.6790e-02, -1.6536e-02, -1.8994e-02,\n",
       "          2.3426e-02, -2.3686e-02, -1.4955e-02, -2.6149e-02,  2.8180e-02,\n",
       "          2.0994e-02, -3.4926e-02,  1.7173e-02, -1.2634e-02,  2.4073e-02,\n",
       "         -2.7478e-02,  2.8323e-02,  1.9663e-02,  2.6163e-02,  2.7551e-02,\n",
       "          3.3351e-02,  5.0977e-03, -5.1057e-03, -2.8675e-02,  4.6676e-03,\n",
       "          3.4260e-02,  3.1323e-02, -3.1362e-02, -1.3888e-02, -2.9350e-02,\n",
       "          7.4798e-03, -2.7533e-02, -5.6638e-03,  1.9488e-02, -3.8343e-03,\n",
       "          1.0973e-02, -2.9586e-03,  1.9569e-02,  2.5652e-02,  2.7731e-02,\n",
       "         -1.1689e-03,  2.8157e-02, -1.7068e-02,  2.5551e-02,  1.0433e-02,\n",
       "          1.0749e-02,  4.0478e-03,  2.3084e-02,  2.8832e-02,  3.4695e-02,\n",
       "         -1.2959e-02, -2.6702e-02, -1.2299e-02, -1.4330e-02,  1.2838e-02,\n",
       "          1.7922e-02,  1.8408e-02, -2.9506e-03,  2.6873e-02,  2.9219e-03,\n",
       "          7.9224e-03, -2.7567e-02,  1.8210e-02, -1.1700e-02, -1.8790e-02,\n",
       "         -3.4950e-02,  3.5586e-02, -7.2287e-03, -1.4270e-02, -3.0456e-03,\n",
       "          2.8484e-02, -7.6732e-03, -1.0216e-02,  2.3177e-02,  2.4551e-03,\n",
       "          3.5229e-02,  3.2813e-02,  1.5026e-02, -1.2998e-02,  2.7289e-02,\n",
       "         -3.1984e-02,  3.1695e-02,  2.1933e-02,  3.0915e-02,  2.4705e-02,\n",
       "         -3.6187e-03, -2.5951e-03, -2.9196e-03, -1.7402e-02, -2.2833e-02,\n",
       "         -2.4027e-02,  6.5129e-03, -3.1703e-02, -1.3167e-02,  2.7180e-02,\n",
       "         -3.0006e-02,  3.4746e-03,  6.8527e-03, -3.1124e-02,  3.5606e-02,\n",
       "         -5.6628e-03, -1.4224e-02, -9.4601e-03,  1.2338e-02, -1.5417e-02,\n",
       "         -1.9946e-02, -8.4299e-04,  1.6686e-02,  2.4242e-02, -3.2845e-02,\n",
       "         -1.6373e-02,  1.9843e-02, -2.6417e-02, -2.4398e-02,  5.0640e-03,\n",
       "          1.5124e-02,  1.8186e-02,  2.6927e-02,  2.0259e-02,  5.8295e-03,\n",
       "          1.7953e-02,  1.0418e-02, -3.3949e-02, -4.0750e-03,  9.9925e-03,\n",
       "         -2.4233e-02, -1.0621e-02,  1.9303e-02,  3.3231e-02,  2.2109e-02,\n",
       "         -2.8213e-02,  2.2411e-02, -2.2810e-02,  2.4577e-02, -1.3620e-02,\n",
       "         -3.0601e-02,  1.8718e-02,  1.4386e-02,  7.8705e-03,  3.1685e-02,\n",
       "         -1.4589e-03, -1.0459e-02,  3.3708e-02, -7.7385e-03, -3.3374e-02,\n",
       "          1.8596e-02,  8.5454e-03,  1.9137e-04, -4.1428e-03, -5.3206e-03,\n",
       "         -1.9279e-03, -1.8192e-02,  5.6268e-03,  3.1640e-02,  1.4615e-02,\n",
       "          1.4135e-02,  1.7770e-02, -3.6800e-03,  2.9117e-02, -2.6953e-02,\n",
       "         -2.8536e-02, -3.3086e-02, -9.7402e-03, -3.3734e-02, -1.2195e-02,\n",
       "         -2.5423e-02, -1.1341e-02, -1.4827e-02, -2.7678e-02, -1.0229e-02,\n",
       "          2.3018e-02,  1.6592e-02,  1.1746e-02,  3.8780e-03,  1.7280e-02,\n",
       "          3.3253e-02,  9.9705e-03,  3.3135e-02, -2.8084e-02, -2.4628e-02,\n",
       "         -1.2453e-02, -3.2855e-02, -9.5137e-03,  3.1615e-02, -2.7899e-02,\n",
       "         -1.0609e-02,  1.3750e-02,  9.0417e-03, -9.0928e-03, -2.4002e-02,\n",
       "         -3.2955e-03, -8.0132e-03, -2.2905e-02,  7.0489e-03, -2.4537e-02,\n",
       "          9.9949e-03, -1.3655e-02, -1.4441e-02,  1.7805e-02,  1.0076e-02,\n",
       "         -2.9296e-02, -2.0420e-02, -8.5849e-03,  3.4628e-02,  9.7154e-03],\n",
       "        requires_grad=True),\n",
       " Parameter containing:\n",
       " tensor([[ 0.0236, -0.0275, -0.0200,  ..., -0.0379,  0.0238, -0.0358],\n",
       "         [-0.0241,  0.0161, -0.0061,  ...,  0.0298,  0.0330,  0.0394],\n",
       "         [-0.0415, -0.0460, -0.0362,  ..., -0.0199,  0.0284, -0.0498],\n",
       "         ...,\n",
       "         [-0.0545, -0.0320, -0.0264,  ..., -0.0352, -0.0534,  0.0521],\n",
       "         [-0.0475,  0.0116,  0.0124,  ...,  0.0259, -0.0329, -0.0524],\n",
       "         [-0.0281, -0.0294,  0.0347,  ...,  0.0476, -0.0555, -0.0135]],\n",
       "        requires_grad=True),\n",
       " Parameter containing:\n",
       " tensor([ 0.0438, -0.0341,  0.0274,  0.0168,  0.0148, -0.0112,  0.0091,  0.0283,\n",
       "         -0.0560, -0.0201,  0.0490, -0.0163,  0.0384, -0.0423, -0.0011, -0.0155,\n",
       "          0.0187,  0.0161, -0.0131, -0.0395,  0.0437, -0.0059, -0.0450, -0.0232,\n",
       "          0.0129,  0.0462, -0.0322,  0.0119,  0.0150,  0.0387,  0.0243, -0.0560,\n",
       "         -0.0291,  0.0577, -0.0456, -0.0031,  0.0533,  0.0126, -0.0008,  0.0405,\n",
       "         -0.0220, -0.0162,  0.0319,  0.0156, -0.0490, -0.0321,  0.0117, -0.0223,\n",
       "          0.0055,  0.0303, -0.0557,  0.0444, -0.0126, -0.0571, -0.0272,  0.0062,\n",
       "         -0.0223,  0.0298, -0.0425, -0.0233, -0.0322, -0.0463, -0.0461,  0.0422,\n",
       "         -0.0439, -0.0194, -0.0025,  0.0106, -0.0329, -0.0179,  0.0336,  0.0557,\n",
       "          0.0066,  0.0467, -0.0398, -0.0485,  0.0060,  0.0149, -0.0488,  0.0423,\n",
       "         -0.0417, -0.0205,  0.0405,  0.0119, -0.0216, -0.0547, -0.0346, -0.0217,\n",
       "         -0.0546,  0.0376,  0.0321,  0.0351, -0.0161,  0.0247, -0.0317, -0.0566,\n",
       "          0.0414,  0.0208,  0.0071,  0.0177], requires_grad=True),\n",
       " Parameter containing:\n",
       " tensor([[-0.0850, -0.0622,  0.0066, -0.0109,  0.0322,  0.0320, -0.0939,  0.0525,\n",
       "          -0.0078,  0.0011,  0.0790, -0.0448,  0.0278,  0.0097,  0.0377, -0.0367,\n",
       "           0.0166,  0.0521, -0.0379, -0.0491, -0.0063, -0.0829, -0.0396,  0.0965,\n",
       "          -0.0011, -0.0006,  0.0350, -0.0116, -0.0129,  0.0242,  0.0547,  0.0967,\n",
       "          -0.0259, -0.0766,  0.0261,  0.0828,  0.0246, -0.0839,  0.0983, -0.0929,\n",
       "          -0.0445,  0.0621, -0.0455,  0.0714, -0.0748, -0.0512,  0.0686,  0.0811,\n",
       "           0.0401,  0.0877, -0.0231, -0.0409,  0.0934,  0.0896, -0.0514,  0.0465,\n",
       "          -0.0375, -0.0840,  0.0537,  0.0945, -0.0688,  0.0484, -0.0749,  0.0648,\n",
       "          -0.0845,  0.0766, -0.0399,  0.0608, -0.0142,  0.0599, -0.0238,  0.0394,\n",
       "           0.0246, -0.0256,  0.0610, -0.0851, -0.0130, -0.0955,  0.0322, -0.0161,\n",
       "           0.0320,  0.0184,  0.0280,  0.0812, -0.0552,  0.0112,  0.0324, -0.0813,\n",
       "          -0.0544, -0.0557,  0.0384,  0.0302, -0.0258, -0.0325, -0.0945,  0.0458,\n",
       "           0.0062, -0.0803,  0.0449,  0.0215],\n",
       "         [-0.0657,  0.0165,  0.0808,  0.0003, -0.0990,  0.0745,  0.0489, -0.0066,\n",
       "           0.0673,  0.0074, -0.0064, -0.0005,  0.0885, -0.0450,  0.0912,  0.0321,\n",
       "           0.0868,  0.0624,  0.0022, -0.0049, -0.0535,  0.0934,  0.0562, -0.0382,\n",
       "           0.0077, -0.0715,  0.0602,  0.0990, -0.0603,  0.0537,  0.0479, -0.0962,\n",
       "          -0.0940,  0.0125, -0.0433, -0.0238, -0.0314, -0.0093, -0.0724,  0.0364,\n",
       "           0.0987, -0.0077,  0.0277, -0.0028, -0.0029, -0.0207,  0.0037,  0.0929,\n",
       "           0.0991,  0.0702, -0.0865,  0.0089, -0.0662,  0.0742, -0.0982, -0.0592,\n",
       "           0.0796,  0.0891, -0.0413, -0.0019,  0.0428, -0.0998, -0.0791, -0.0421,\n",
       "          -0.0402,  0.0908, -0.0033,  0.0891,  0.0155, -0.0076,  0.0453, -0.0556,\n",
       "           0.0546, -0.0745, -0.0247,  0.0288,  0.0127,  0.0167, -0.0911, -0.0915,\n",
       "           0.0613,  0.0228, -0.0698,  0.0382,  0.0698, -0.0874, -0.0882,  0.0085,\n",
       "           0.0053,  0.0496,  0.0099, -0.0413, -0.0520,  0.0340,  0.0902,  0.0045,\n",
       "           0.0273, -0.0073,  0.0235, -0.0804],\n",
       "         [ 0.0870,  0.0622, -0.0406,  0.0768,  0.0384, -0.0368,  0.0717, -0.0744,\n",
       "          -0.0858, -0.0585,  0.0226, -0.0987, -0.0338,  0.0389,  0.0073, -0.0323,\n",
       "          -0.0876,  0.0397, -0.0816, -0.0836,  0.0592,  0.0517, -0.0188, -0.0090,\n",
       "          -0.0980,  0.0989, -0.0820, -0.0010,  0.0468, -0.0664,  0.0876,  0.0758,\n",
       "           0.0843, -0.0076, -0.0761, -0.0364, -0.0384, -0.0407, -0.0884,  0.0156,\n",
       "          -0.0047, -0.0474, -0.0536, -0.0922, -0.0057, -0.0422, -0.0017, -0.0291,\n",
       "           0.0397,  0.0142,  0.0590,  0.0731,  0.0906,  0.0887, -0.0721, -0.0760,\n",
       "          -0.0551, -0.0399,  0.0891,  0.0625, -0.0674,  0.0658,  0.0662, -0.0234,\n",
       "          -0.0002, -0.0097, -0.0597,  0.0360,  0.0107,  0.0817,  0.0978, -0.0878,\n",
       "           0.0335, -0.0236,  0.0783,  0.0840,  0.0455, -0.0460,  0.0664, -0.0423,\n",
       "          -0.0704, -0.0419, -0.0479, -0.0743, -0.0268,  0.0244, -0.0766, -0.0176,\n",
       "           0.0657, -0.0276,  0.0319, -0.0508, -0.0372,  0.0411, -0.0896,  0.0488,\n",
       "           0.0690, -0.0784, -0.0760,  0.0662],\n",
       "         [-0.0322,  0.0706, -0.0515,  0.0430, -0.0612, -0.0545,  0.0439, -0.0436,\n",
       "          -0.0594,  0.0242, -0.0408,  0.0471, -0.0044,  0.0118, -0.0817, -0.0893,\n",
       "           0.0378, -0.0197, -0.0637, -0.0744,  0.0572, -0.0698,  0.0571, -0.0870,\n",
       "           0.0027, -0.0062,  0.0424, -0.0903,  0.0601,  0.0905, -0.0701,  0.0733,\n",
       "           0.0705, -0.0744,  0.0546, -0.0178, -0.0856, -0.0275, -0.0084, -0.0112,\n",
       "          -0.0933,  0.0753,  0.0085,  0.0441, -0.0110,  0.0158, -0.0866, -0.0037,\n",
       "          -0.0080, -0.0960, -0.0802,  0.0161,  0.0001, -0.0174,  0.0946, -0.0359,\n",
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       "           0.0447, -0.0589, -0.0847, -0.0178,  0.0826, -0.0268, -0.0595,  0.0947,\n",
       "          -0.0960, -0.0875,  0.0327, -0.0472,  0.0855,  0.0122,  0.0127, -0.0931,\n",
       "          -0.0219, -0.0456, -0.0873,  0.0143],\n",
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       "          -0.0421, -0.0716,  0.0574,  0.0354, -0.0936,  0.0341, -0.0675, -0.0015,\n",
       "           0.0460,  0.0490, -0.0014,  0.0408, -0.0137, -0.0574, -0.0506,  0.0470,\n",
       "          -0.0569,  0.0523, -0.0064,  0.0953],\n",
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       "           0.0192, -0.0533,  0.0517, -0.0887, -0.0824,  0.0705, -0.0218,  0.0745,\n",
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       "          -0.0780, -0.0435,  0.0288,  0.0902],\n",
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       "          -0.0871, -0.0452,  0.0931, -0.0738,  0.0069,  0.0326, -0.0316,  0.0117,\n",
       "          -0.0792,  0.0900,  0.0629, -0.0394],\n",
       "         [ 0.0334, -0.0405,  0.0168,  0.0127,  0.0043,  0.0344, -0.0552,  0.0163,\n",
       "          -0.0332,  0.0668, -0.0333,  0.0123, -0.0051,  0.0927,  0.0707,  0.0699,\n",
       "          -0.0101,  0.0151,  0.0802, -0.0787, -0.0965,  0.0857, -0.0080,  0.0578,\n",
       "          -0.0831, -0.0696, -0.0743, -0.0836,  0.0021,  0.0360,  0.0218,  0.0953,\n",
       "          -0.0794,  0.0166, -0.0533, -0.0713, -0.0114, -0.0859,  0.0423, -0.0976,\n",
       "           0.0874, -0.0511, -0.0474, -0.0192, -0.0537, -0.0937,  0.0090,  0.0215,\n",
       "          -0.0713,  0.0765,  0.0093,  0.0984, -0.0022,  0.0884,  0.0915, -0.0567,\n",
       "           0.0909, -0.0719, -0.0782,  0.0417,  0.0221, -0.0837, -0.0999, -0.0742,\n",
       "           0.0621,  0.0525,  0.0256, -0.0758,  0.0638, -0.0838,  0.0139,  0.0886,\n",
       "          -0.0082,  0.0812,  0.0275, -0.0804,  0.0713, -0.0908,  0.0318, -0.0720,\n",
       "           0.0639,  0.0643, -0.0665,  0.0154,  0.0139, -0.0307,  0.0450,  0.0948,\n",
       "          -0.0267,  0.0796, -0.0311, -0.0619,  0.0850,  0.0422,  0.0148, -0.0829,\n",
       "           0.0465,  0.0401, -0.0940, -0.0418],\n",
       "         [-0.0686,  0.0214, -0.0308,  0.0655,  0.0887, -0.0894, -0.0935,  0.0730,\n",
       "           0.0701,  0.0580,  0.0892,  0.0464,  0.0693, -0.0546, -0.0662, -0.0846,\n",
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       "          -0.0141, -0.0340, -0.0319, -0.0988,  0.0665,  0.0514, -0.0274, -0.0946,\n",
       "           0.0489,  0.0284,  0.0817,  0.0701, -0.0045,  0.0983,  0.0117,  0.0494,\n",
       "           0.0529,  0.0037, -0.0115, -0.0914,  0.0614,  0.0435,  0.0793, -0.0198,\n",
       "          -0.0437, -0.0421, -0.0516,  0.0487, -0.0610, -0.0825,  0.0096,  0.0899,\n",
       "          -0.0926, -0.0667, -0.0437, -0.0970, -0.0685, -0.0062, -0.0512, -0.0931,\n",
       "           0.0721, -0.0378,  0.0532,  0.0127,  0.0089,  0.0001,  0.0888, -0.0092,\n",
       "          -0.0491, -0.0469,  0.0751, -0.0034,  0.0206,  0.0760, -0.0707, -0.0725,\n",
       "           0.0603, -0.0472, -0.0032,  0.0517,  0.0684, -0.0811,  0.0360,  0.0039,\n",
       "           0.0508, -0.0710,  0.0102,  0.0236,  0.0635, -0.0816,  0.0996,  0.0301,\n",
       "          -0.0597, -0.0156, -0.0561,  0.0933],\n",
       "         [-0.0811, -0.0934, -0.0822, -0.0951, -0.0291,  0.0870,  0.0598, -0.0475,\n",
       "          -0.0692,  0.0577,  0.0357,  0.0103, -0.0491, -0.0901, -0.0044, -0.0440,\n",
       "          -0.0512, -0.0865, -0.0977, -0.0982, -0.0133, -0.0847,  0.0933, -0.0110,\n",
       "           0.0281,  0.0256,  0.0900, -0.0414, -0.0788, -0.0725,  0.0199, -0.0273,\n",
       "           0.0343,  0.0887, -0.0836,  0.0665,  0.0391,  0.0206, -0.0883,  0.0398,\n",
       "          -0.0773,  0.0871,  0.0729, -0.0080,  0.0422, -0.0467, -0.0721,  0.0062,\n",
       "           0.0187, -0.0910, -0.0202,  0.0587,  0.0182,  0.0674, -0.0363,  0.0165,\n",
       "          -0.0960, -0.0341, -0.0528, -0.0225, -0.0878,  0.0063,  0.0732,  0.0086,\n",
       "           0.0658,  0.0264, -0.0206,  0.0641,  0.0481,  0.0572,  0.0371,  0.0014,\n",
       "           0.0290,  0.0956,  0.0432, -0.0902, -0.0571, -0.0032,  0.0654,  0.0813,\n",
       "           0.0282,  0.0784, -0.0182,  0.0264, -0.0120,  0.0902,  0.0253, -0.0520,\n",
       "          -0.0284, -0.0567,  0.0875, -0.0108,  0.0988,  0.0893,  0.0438,  0.0942,\n",
       "           0.0251,  0.0379,  0.0071,  0.0100]], requires_grad=True),\n",
       " Parameter containing:\n",
       " tensor([ 0.0948,  0.0324, -0.0918, -0.0222,  0.0815, -0.0196,  0.0799, -0.0163,\n",
       "          0.0409,  0.0862], requires_grad=True)]"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
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  },
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    }
   },
   "source": [
    "# model.state_dict()  # 这种方法用于保存模型参数，看能看见参数属于模型的哪一部分"
   ],
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  },
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    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T04:54:47.011550Z",
     "start_time": "2025-03-05T04:54:47.007715Z"
    }
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   "source": [
    "# 计算模型参数数量\n",
    "sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)"
   ],
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      "text/plain": [
       "266610"
      ]
     },
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    }
   ],
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  },
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   "cell_type": "markdown",
   "source": ""
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 训练\n",
    "\n",
    "pytorch的训练需要自行实现，包括\n",
    "1. 定义损失函数\n",
    "2. 定义优化器\n",
    "3. 定义训练步\n",
    "4. 训练"
   ]
  },
  {
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    "ExecuteTime": {
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     "start_time": "2025-03-05T04:54:51.130804Z"
    }
   },
   "source": [
    "# 1. 定义损失函数 采用交叉熵损失\n",
    "loss_fct = nn.CrossEntropyLoss() #内部先做softmax，然后计算交叉熵\n",
    "# 2. 定义优化器 采用SGD\n",
    "# Optimizers specified in the torch.optim package,随机梯度下降\n",
    "optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)"
   ],
   "outputs": [],
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  },
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    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T04:54:52.122797Z",
     "start_time": "2025-03-05T04:54:52.119135Z"
    }
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   "cell_type": "code",
   "source": "10000/32",
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       "312.5"
      ]
     },
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    }
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   "execution_count": 41
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  {
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   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T04:54:53.645809Z",
     "start_time": "2025-03-05T04:54:53.084782Z"
    }
   },
   "source": [
    "from sklearn.metrics import accuracy_score # sk里面有一个算子，可以计算准确率\n",
    "\n",
    "@torch.no_grad() # 装饰器，禁止反向传播，节省内存，就是不求导的意思\n",
    "def evaluating(model, dataloader, loss_fct): # 评估函数，评估也要做一次向前计算，不需要求梯度\n",
    "    loss_list = [] # 记录损失\n",
    "    pred_list = [] # 记录预测\n",
    "    label_list = [] # 记录标签\n",
    "    for datas, labels in dataloader:#10000/32=312\n",
    "        datas = datas.to(device) # 转到GPU\n",
    "        labels = labels.to(device) # 转到GPU 这两行代码torch必写，把tensor放到GPU上\n",
    "        # 前向计算\n",
    "        logits = model(datas)  # 进行前向计算\n",
    "        loss = loss_fct(logits, labels)         # 验证集损失,loss尺寸是一个数值\n",
    "        loss_list.append(loss.item()) # 记录损失,item是把tensor转换为数值\n",
    "        \n",
    "        preds = logits.argmax(axis=-1)    # 验证集预测,argmax返回最大值索引，-1就是最后一个维度\n",
    "        #print(f'评估中的preds.shape--{preds.shape}')\n",
    "        pred_list.extend(preds.cpu().numpy().tolist())#将PyTorch张量转换为NumPy数组。只有当张量在CPU上时，这个转换才是合法的\n",
    "        # print(preds.cpu().numpy().tolist())\n",
    "        label_list.extend(labels.cpu().numpy().tolist())\n",
    "        \n",
    "    acc = accuracy_score(label_list, pred_list) # 计算准确率\n",
    "    return np.mean(loss_list), acc\n"
   ],
   "outputs": [],
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  },
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    "1875*20"
   ],
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    "collapsed": false,
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     "start_time": "2025-01-16T01:52:58.745050Z"
    }
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       "37500"
      ]
     },
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   "execution_count": 51
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  {
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    }
   },
   "source": [
    "# 训练\n",
    "def training(model, train_loader, val_loader, epoch, loss_fct, optimizer, eval_step=500):\n",
    "    #参数分别是模型，训练集，验证集，训练epoch，损失函数，优化器，评估步数(500评估一次)\n",
    "    record_dict = { # 记录字典，用于记录训练过程中的信息\n",
    "        \"train\": [],\n",
    "        \"val\": []\n",
    "    }\n",
    "    \n",
    "    global_step = 0 # 全局步数，记录训练的步数\n",
    "    model.train() # 进入训练模式，模型可以切换模式\n",
    "    #tqdm是一个进度条库\n",
    "    with tqdm(total=epoch * len(train_loader)) as pbar: # 进度条 加入epoch等于10，就是所有样本搞10次，不断地把样本带进去学习，1875*10,60000/32=1875\n",
    "        for epoch_id in range(epoch): # 训练epoch次\n",
    "            # training\n",
    "            for datas, labels in train_loader: #执行次数是60000/32=1875\n",
    "                datas = datas.to(device) #datas尺寸是[batch_size,1,28,28]\n",
    "                labels = labels.to(device) #labels尺寸是[batch_size]\n",
    "                # 梯度清空\n",
    "                optimizer.zero_grad() # 每次训练前都要把梯度清空，不然会累加\n",
    "                # 模型前向计算\n",
    "                logits = model(datas)\n",
    "                # 计算损失\n",
    "                loss = loss_fct(logits, labels)\n",
    "                # 梯度回传，loss.backward()会计算梯度，loss对模型参数求导\n",
    "                loss.backward()\n",
    "                # 调整优化器，包括学习率的变动等,优化器的学习率会随着训练的进行而减小，更新w,b\n",
    "                optimizer.step() #梯度是计算并存储在模型参数的 .grad 属性中，优化器使用这些存储的梯度来更新模型参数\n",
    "\n",
    "                preds = logits.argmax(axis=-1) # 训练集预测\n",
    "                acc = accuracy_score(labels.cpu().numpy(), preds.cpu().numpy())   # 计算准确率，numpy可以,每个step都算一次\n",
    "                loss = loss.cpu().item() # 损失转到CPU，item()取值,一个数值\n",
    "                # tensor如果只有一个值（标量），一维是向量，二维是矩阵，可以用item()取出值，如果有多个值，则需要用tolist()转为列表\n",
    "                # record\n",
    "                # record\n",
    "                \n",
    "                record_dict[\"train\"].append({\n",
    "                    \"loss\": loss, \"acc\": acc, \"step\": global_step\n",
    "                }) # 记录训练集信息，每一步的损失，准确率，步数\n",
    "                \n",
    "                # evaluating\n",
    "                if global_step % eval_step == 0:\n",
    "                    model.eval() # 进入评估模式，不会求梯度\n",
    "                    val_loss, val_acc = evaluating(model, val_loader, loss_fct)\n",
    "                    record_dict[\"val\"].append({\n",
    "                        \"loss\": val_loss, \"acc\": val_acc, \"step\": global_step\n",
    "                    })\n",
    "                    model.train() # 进入训练模式\n",
    "\n",
    "                # udate step\n",
    "                global_step += 1 # 全局步数加1\n",
    "                pbar.update(1) # 更新进度条\n",
    "                pbar.set_postfix({\"epoch\": epoch_id}) # 设置进度条显示信息\n",
    "        \n",
    "    return record_dict\n",
    "        \n",
    "\n",
    "epoch = 20 #改为40\n",
    "model = model.to(device) # 转到GPU\n",
    "record = training(model, train_loader, val_loader, epoch, loss_fct, optimizer, eval_step=1000) # 训练，记录信息"
   ],
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      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([32])\n",
      "评估中的preds.shape--torch.Size([16])\n"
     ]
    }
   ],
   "execution_count": 43
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "record[\"train\"][-5:]"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T05:06:12.471968Z",
     "start_time": "2025-03-05T05:06:12.466150Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[{'loss': 0.2584594488143921, 'acc': 0.90625, 'step': 37495},\n",
       " {'loss': 0.24620118737220764, 'acc': 0.90625, 'step': 37496},\n",
       " {'loss': 0.3698697090148926, 'acc': 0.90625, 'step': 37497},\n",
       " {'loss': 0.3376624286174774, 'acc': 0.875, 'step': 37498},\n",
       " {'loss': 0.15629160404205322, 'acc': 0.9375, 'step': 37499}]"
      ]
     },
     "execution_count": 44,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 44
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "source": [
    "record[\"val\"][-5:]"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T05:06:58.190368Z",
     "start_time": "2025-03-05T05:06:58.185491Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[{'loss': np.float64(0.35236167237638666), 'acc': 0.8751, 'step': 33000},\n",
       " {'loss': np.float64(0.3569306694804289), 'acc': 0.8737, 'step': 34000},\n",
       " {'loss': np.float64(0.3607464859756037), 'acc': 0.8726, 'step': 35000},\n",
       " {'loss': np.float64(0.35273543434640087), 'acc': 0.8759, 'step': 36000},\n",
       " {'loss': np.float64(0.3537968207781498), 'acc': 0.8737, 'step': 37000}]"
      ]
     },
     "execution_count": 45,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "execution_count": 45
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2025-03-05T05:07:02.518110Z",
     "start_time": "2025-03-05T05:07:02.268727Z"
    }
   },
   "source": [
    "#画线要注意的是损失是不一定在零到1之间的\n",
    "def plot_learning_curves(record_dict, sample_step=1000):\n",
    "    # build DataFrame\n",
    "    train_df = pd.DataFrame(record_dict[\"train\"]).set_index(\"step\").iloc[::sample_step]\n",
    "    val_df = pd.DataFrame(record_dict[\"val\"]).set_index(\"step\")\n",
    "    last_step = train_df.index[-1] # 最后一步的步数\n",
    "    # print(train_df.columns)\n",
    "    print(train_df['acc'])\n",
    "    print(val_df['acc'])\n",
    "    # plot\n",
    "    fig_num = len(train_df.columns) # 画几张图,分别是损失和准确率\n",
    "    fig, axs = plt.subplots(1, fig_num, figsize=(5 * fig_num, 5))\n",
    "    for idx, item in enumerate(train_df.columns):\n",
    "        # print(train_df[item].values)\n",
    "        axs[idx].plot(train_df.index, train_df[item], label=f\"train_{item}\")\n",
    "        axs[idx].plot(val_df.index, val_df[item], label=f\"val_{item}\")\n",
    "        axs[idx].grid() # 显示网格\n",
    "        axs[idx].legend() # 显示图例\n",
    "        axs[idx].set_xticks(range(0, train_df.index[-1], 5000)) # 设置x轴刻度\n",
    "        axs[idx].set_xticklabels(map(lambda x: f\"{int(x/1000)}k\", range(0, last_step, 5000))) # 设置x轴标签\n",
    "        axs[idx].set_xlabel(\"step\")\n",
    "    \n",
    "    plt.show()\n",
    "\n",
    "plot_learning_curves(record)  #横坐标是 steps"
   ],
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "step\n",
      "0        0.12500\n",
      "1000     0.68750\n",
      "2000     0.65625\n",
      "3000     0.78125\n",
      "4000     0.78125\n",
      "5000     0.78125\n",
      "6000     0.84375\n",
      "7000     0.90625\n",
      "8000     0.84375\n",
      "9000     0.90625\n",
      "10000    0.78125\n",
      "11000    0.93750\n",
      "12000    0.84375\n",
      "13000    0.78125\n",
      "14000    0.87500\n",
      "15000    0.84375\n",
      "16000    0.84375\n",
      "17000    1.00000\n",
      "18000    0.81250\n",
      "19000    0.96875\n",
      "20000    0.84375\n",
      "21000    0.81250\n",
      "22000    0.87500\n",
      "23000    0.96875\n",
      "24000    0.84375\n",
      "25000    0.90625\n",
      "26000    0.90625\n",
      "27000    0.81250\n",
      "28000    0.81250\n",
      "29000    0.96875\n",
      "30000    0.81250\n",
      "31000    0.78125\n",
      "32000    0.81250\n",
      "33000    0.84375\n",
      "34000    0.84375\n",
      "35000    0.96875\n",
      "36000    0.90625\n",
      "37000    0.90625\n",
      "Name: acc, dtype: float64\n",
      "step\n",
      "0        0.0990\n",
      "1000     0.6762\n",
      "2000     0.7664\n",
      "3000     0.7659\n",
      "4000     0.8094\n",
      "5000     0.8230\n",
      "6000     0.8240\n",
      "7000     0.8279\n",
      "8000     0.8297\n",
      "9000     0.8393\n",
      "10000    0.8346\n",
      "11000    0.8434\n",
      "12000    0.8446\n",
      "13000    0.8461\n",
      "14000    0.8476\n",
      "15000    0.8539\n",
      "16000    0.8507\n",
      "17000    0.8544\n",
      "18000    0.8594\n",
      "19000    0.8588\n",
      "20000    0.8556\n",
      "21000    0.8405\n",
      "22000    0.8641\n",
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      "24000    0.8665\n",
      "25000    0.8577\n",
      "26000    0.8628\n",
      "27000    0.8661\n",
      "28000    0.8686\n",
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      "31000    0.8638\n",
      "32000    0.8695\n",
      "33000    0.8751\n",
      "34000    0.8737\n",
      "35000    0.8726\n",
      "36000    0.8759\n",
      "37000    0.8737\n",
      "Name: acc, dtype: float64\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<Figure size 1000x500 with 2 Axes>"
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